This post is also available in:
English (אנגלית)
חוקרים פיתחו גישה חדשה למיפוי רובוטי שעשויה לסייע למערכות אוטונומיות לפעול בסביבות לא יציבות או עמוסות, כגון מבנים שקרסו או מנהרות תת-קרקעיות, שבהן אין גישה ל-GPS או למפות בכללי.
הטכניקה, שנועדה לשפר את הדרך שבה רובוטים בונים ומעדכנים מפות תלת-ממדיות, מאפשרת להם לעבד מספר בלתי מוגבל של תמונות מצלמה בזמן אמת. גמישות זו מאפשרת שחזור מהיר של זירה וזיהוי מיקום מדויק. כלומר, היכולת לדעת בדיוק היכן נמצא הרובוט ביחס לסביבתו.
המערכת, שפותחה על ידי צוות מ-MIT, משלבת התקדמות בתחום הבינה המלאכותית עם עקרונות קלאסיים של ראייה ממוחשבת. היא מפרקת סביבה גדולה ל"מפות משנה" קטנות יותר, שכל אחת מהן נוצרת ממספר מועט של תמונות. לאחר מכן, הרובוט מיישר וממזג את מפות המשנה הללו לכדי שחזור תלת-ממדי מלא, תוך מעקב רציף אחר מיקומו בתוכה.
גישות קודמות שהתבססו אך ורק על למידת מכונה התקשו להתמודד עם מאגרי נתונים גדולים, ויכלו לעבד בדרך כלל רק כמה עשרות תמונות בכל פעם. שיטות מיפוי מסורתיות, לעומת זאת, דרשו לרוב מצלמות מכוּילות מראש, ולעיתים כשלו באזורים מורכבים מבחינה חזותית או בתאורה חלשה. השיטה החדשה פותרת את שתי הבעיות גם יחד. כלומר, היא מספקת דיוק גבוה ללא צורך בחיישנים מיוחדים או בכיול ידני.
השיפור המרכזי טמון באופן שבו המערכת מיישרת את מפות המשנה. במקום להסתמך אך ורק על סיבובים והעתקות גאומטריים – שעלולים להיכשל כאשר התמונות מכילות עיוותים או רעש – החוקרים הציגו מסגרת מתמטית גמישה יותר. גישה זו מאפשרת למודל לפצות על עיוותים קטנים, וליצור שחזורים חלקים ועקביים יותר.
במבחנים נמצא כי המערכת מסוגלת ליצור מפות תלת-ממדיות מפורטות של סצנות מורכבות, כגון פנים מבנים, בתוך שניות ספורות בלבד. שגיאת השחזור הממוצעת נמדדה בפחות מחמישה סנטימטרים, אשר מהווה רמת דיוק המתאימה לניווט באזורים מוכי אסון או מלחמה, וכן במתקנים תעשייתיים.
על פי דיווח של TechXplore, מעבר לחיפוש והצלה, השיטה עשויה לתמוך גם במערכות מציאות רבודה, באוטומציה של מחסנים או בכלי ניווט לבישים. מאחר שהיא מסתמכת רק על קלט וידאו וחומרה סטנדרטית, ניתן לפרוס אותה במהירות ולהתאימה למגוון רחב של פלטפורמות רובוטיות.
החוקרים מציינים כי הגישה שלהם מוכיחה ששילוב של בינה מלאכותית מודרנית עם עקרונות גאומטריים מבוססים יכול להפוך את תפיסת הרובוטים למהירה, פשוטה וגמישה יותר, ולקרב אותם להתמודדות יעילה עם אתגרי העולם האמיתי.
הממצאים פורסמו כאן.
